Adyen - 公司推出了基于AI的“动态识别”层，该技术通过分析数万亿次在线和线下交互，实现实时决策，以提高转化率、降低成本并更精准地管理风险 [2] - 动态识别是Adyen Uplift产品的智能基础层，该产品在2025年下半年开发了“个性化”模块，旨在通过理解购物者跨渠道行为，智能管理支付成本与转化率之间的权衡 [2][4] - 在2025年下半年针对企业客户的试点中，动态识别通过关联身份级别的退款活动，帮助识别了此前隐藏的滥用模式，例如一个全球奢侈品集团发现单个购物者收到高达5千欧元的退款，一个大型体育娱乐客户发现某购物者数年内的交易退款率高达70% [5][6] - 动态识别技术被视作“代理商务”的关键推动者，能够验证购物者意图、进行自适应身份验证和风险决策，即使在没有人工介入的情况下 [7][9] - 公司正与OpenAI、Google、Cloudflare、Visa和Mastercard等更广泛的生态系统合作，并加入了Agentic AI Foundation，以开发开放标准 [9] - 目前代理商务在平台上的交易量仍微不足道，未纳入2026年业绩指引，但被视为长期增长驱动力 [7][9] - 在试点测试中，由动态识别驱动的“个性化”模块帮助商家将转化率提高了6%，同时将交易成本降低了3%；移动出行提供商Hoppy使用该模块在扩展新城市时实现了2%的支付成本节约 [10] Airbnb - 公司将AI首先部署于客户支持场景，构建了一个基于数百万次客服互动训练的AI客服代理，目前解决了北美地区约30%（即三分之一）的客服问题，且解决时间显著缩短 [11][12] - 管理层计划将该AI客服代理推广至全球，并最终实现语音交互功能，预计这不仅将降低客服成本，还将大幅提升服务质量 [11][12] - 公司正在构建一个“AI原生”应用体验，该应用能了解客人和房东，帮助客人规划整个行程，并帮助房东更好地运营业务，这些投资不会影响公司利润表，因为公司不构建AI模型或数据中心 [13] - 管理层认为大型语言模型聊天机器人无法取代公司，因为它们无法访问公司独有的数据（如2亿已验证身份、5亿条专有评论）和功能（如联系房东、全球支付处理） [14] - AI聊天机器人被视为类似于搜索引擎的优秀流量发现渠道，来自聊天机器人的流量转化率高于来自谷歌的流量 [14] - 公司正在对一小部分流量测试AI搜索功能，并认为为电商（包括旅游）设计理想的AI搜索用户界面是一个难题，因为购物是视觉化的，而纯文本聊天界面并不理想 [16] - 超过80%的工程师正在使用AI工具，预计很快将达到100%，AI将显著提升所有员工的生产力 [17] Arista Networks - 公司已超过其2025年AI数据中心网络收入15亿美元的战略目标，并将2026年AI中心网络收入目标从此前的27.5亿美元上调至32.5亿美元，这意味着收入预计将从2025年到2026年翻倍 [18] - 公司产品与NVIDIA互操作，但正成为运行训练和推理模型的“黄金标准”太比特网络，并与合作伙伴共同设计具有1.6T（1.6 terabits per second）交换能力的AI机架系统，预计于2026年推出 [20] - 公司是AI网络以太网标准（包括ESUN和超以太网联盟1.0规范）的创始成员，其产品组合已成功部署在横向扩展、纵向扩展和跨域扩展的AI网络中 [22] - 网络架构需同时处理训练和推理任务，训练的关键指标是作业完成时间，推理的关键指标是生成第一个词元所需的时间 [23] - 基于AVA（自主虚拟助手）的AI网络战略，通过发布订阅状态基础（EOS、NetDL）为客户网络提供增强的安全性、可观测性和代理AI操作 [24] - 截至2025年第四季度末，采购承诺额为68亿美元，环比增长42%，增长主要源于新产品和AI部署相关的芯片采购，同时受到DDR4内存芯片供应紧张的影响，内存芯片价格已大幅上涨，被视为AI领域的“新黄金” [25][26] - AI数据中心对公司网络产品的需求出现在数据中心建成以及GPU等AI芯片采购之后，因此需求虽好，但确切的发货时间点难以确定 [27] - 公司最初仅与少数模型构建商和AI芯片设计商合作，现在合作方已大幅增加；一年前NVIDIA占据约99%的市场份额，而现在AMD AI芯片在部署中占比约20%至25%，在采用AMD芯片的AI数据中心中，Arista是首选供应商 [28] - 公司四大AI客户均采用以太网部署AI，其中三家各自已部署10万个GPU并持续增长，第四家正从InfiniBand迁移，目前GPU数量低于10万个 [34] Cloudflare - 一家领先的AI公司将其与Cloudflare的关系扩展为为期两年、价值8500万美元的全平台合同，并选择Cloudflare作为其唯一的长期基础设施提供商，分配100%的流量 [36] - 另一家领先的AI公司在“自建还是购买”的决策中选择了Cloudflare，签署了为期一年、价值540万美元的Workers开发者平台合同，以实现99.999%的全球流量可用性 [37] - 一家美国媒体公司签署了为期三年、价值310万美元的AI爬虫控制合同，以应对AI抓取流量激增，获得对消耗其数据的AI模型的可见性，从而更好地保护和货币化其内容 [41] - 管理层认为，向AI和代理的转变正在推动对公司服务的更多需求，因为AI代理查看的网站数量远超人类，允许无限的软件定制，且永不休息 [42] - AI代理驱动的工作负载产生的对外网络请求量比传统用户驱动应用高出一个数量级，仅2025年1月，Cloudflare网络上AI代理产生的每周请求量就翻了一番以上 [42][43] - 超过20%的网站位于Cloudflare网络之后，公司正成为“代理互联网”的全球控制平面，这为其传统业务和所谓的“第四幕”创造了新的增长机会 [42][43] - 管理层认为，与超大规模云提供商相比，Cloudflare在运行AI工作负载方面效率最高可达10倍，且资本支出未因AI工作负载而显著增加，因为公司按实际完成的工作量收费 [45] - 公司认为，AI时代互联网的主要商业模式将从广告和订阅转向其他形式，其近期收购的Human Native将帮助构思下一代互联网商业模式 [46] - 内容出版商对公司的爬虫控制产品反应 overwhelmingly positive，金融行业研究团队的反应也令公司感到意外，大型科技公司曾尝试建立内容市场，但内容出版商更信任Cloudflare作为中立的第三方 [51][52] Datadog - 公司AI业务分为两部分：“AI for Datadog”（用AI增强自身平台）和“Datadog for AI”（为AI堆栈提供可观测性） [54][55] - 在“AI for Datadog”方面，Bits AI SRE代理于2025年12月全面上市，在1月份已有超过2000名试用和付费客户使用；Datadog MCP服务器在2025年第四季度的工具调用量环比增长了11倍 [54][56] - 在“Datadog for AI”方面，LLM可观测性产品拥有1000名客户，客户发送的LLM跨度数量在6个月内增长了10倍；公司即将发布AI代理控制台，并正在开发GPU监控功能 [54][57] - 公司赢得了一个与某大型AI基础模型公司（很可能是Anthropic）的八位数年度合同，这是其迄今为止最大的新客户交易，该客户将整合超过5种可观测性工具到Datadog统一平台 [58] - 在2025年第四季度，公司AI原生客户数量超过650家（第三季度为500家），其中19家年消费额超过100万美元（第三季度为15家），全球前20大AI原生公司中有14家是Datadog客户 [61] - AI原生客户的增长显著快于非AI客户，但管理层未披露第四季度AI客户收入占比（第三季度为12%），且大型AI客户对毛利率没有稀释影响 [61] - 管理层认为，随着代理开发者的普及，可观测性工作流中将出现更多自动化，但人类开发者仍需要用户界面；公司正通过MCP服务器等方式将大量功能直接暴露给代理 [63] - 公司的护城河在于两方面：一是理解所有数据如何组合；二是嵌入客户数据平面，能够提供主动、实时的异常检测和解决方案，这需要处理比LLM通常所见高数个数量级的数据量 [65][66][68] Paycom Software - 公司最先进的AI解决方案“IWant”旨在让用户无需培训即可成为系统专家，Forrester对员工超过500人的组织分析发现，使用IWant的投资回报率超过400% [73] - IWant为管理者每年节省多达600小时，高管60小时，人力资源团队240小时，全体员工总计3600小时；其使用量在2026年1月较2025年第四季度增长了80% [73][74] - 管理层认为AI不是威胁，而是朋友，AI带来的开发速度提升使公司有机会进入过去无法进入的相邻行业，在数周或数月内替换特定软件 [75][76][77] - 目前未看到AI对整体就业产生影响，但也不否认未来可能的影响；即使AI导致整体就业下降，公司仍有充足的成长机会，因为其市场占有率仅为5% [78] Shopify - 自2025年1月以来，来自AI搜索的Shopify店铺订单增长了15倍（基数较小），AI购物有助于将小型商家推荐给原本可能无法发现他们的买家 [79] - 公司推出了Shopify代理店面，将所有主要AI平台与Shopify商家的数十亿产品目录连接起来，确保数据准确和实时更新 [79][80] - 公司与谷歌共同开发了通用商务协议（UCP），作为代理商务运行的通用基础设施，该协议是支付无关的，覆盖从搜索到购物车、结账到订单后的完整商务旅程 [79][81] - 公司内部AI助手Sidekick在最新版本发布后的三周内，生成了近4000个自定义应用、超过2.9万个自动化流程、近35.5万个任务列表，并编辑了超过120万张照片 [82] - 超过50万商家使用Shopify在线商店编辑器中的AI功能创建了650万个自定义元素，实现了无需代码的设计 [85] - 管理层认为，AI进步将使Shopify对商家更加重要，因为AI改变了界面并加速了变革步伐，但并未改变商务的基础架构 [86] - 在2025年，公司通过利用AI、自动化和专有系统，在不增加团队规模的情况下加速了产品开发能力 [87] - 代理计划类似于商务组件，为非Shopify商家进入Shopify生态系统提供了一个入口 [88] - 公司的产品目录是代理商务雄心的关键，因为它是代理的事实来源，代理无需依赖从互联网抓取信息 [89] - 管理层认为UCP比OpenAI的ACP（代理商务协议）重要得多，因为UCP覆盖端到端的完整商务旅程，并保持商家核心结账逻辑的完整性 [90][91][93]

Datadog 2026年投资者日纪要分析 涉及的行业与公司 * 公司：Datadog (NasdaqGS:DDOG)，一家提供云监控与安全服务的SaaS平台公司[1] * 行业：云计算、可观测性、IT运维、安全、人工智能应用开发与运维[4][5][6] 核心观点与论据 市场机遇与公司定位 * 云迁移与数字化转型持续进行，Gartner预计到2027年公共云支出将超过1万亿美元，但仍仅占全球科技支出的16%[5] * AI时代进一步加剧了客户面临的系统复杂性，因为AI允许事物被更快地构建，且AI代理开始自主行动，风险更高[11] * Datadog致力于解决客户面临的巨大复杂性难题，连接其所有软件组件，并随着其部署的基础设施计算单元、创建和交付的服务而扩展[11] * 公司定位在代码与生产环境交汇处，随着AI编码可能带来数量级的开发加速，解决此处的复杂性将变得更加重要和普遍[24] * 公司的长期愿景是实现开发、运维和安全领域的自主性，从可观测性迈向自主性的边缘[25] 平台扩展与产品战略 * 平台已从核心的可观测性扩展到数据层、数字体验、开发者工具、安全和云服务管理等多个类别[13][14][15][16][17] * 作为平台价值的证明，公司在基础设施监控领域拥有16亿美元的年度经常性收入，在日志管理以及端到端APM和DEM套件领域各自拥有超过10亿美元的年度经常性收入[18] * 公司在可观测性的三大支柱（基础设施、日志、APM）上实现了真正的平衡与规模，这在行业内是独特的[19] * 平台规模巨大，拥有超过30,000家客户，25款产品，能够处理每小时数万亿的事件[49] * 公司通过“自带云”解决方案满足有数据驻留、合规性或极高数据量需求的客户，这有望解锁更多市场机会[57][58] AI战略：AI for Datadog 与 Datadog for AI * **AI for Datadog**：将AI嵌入整个Datadog平台，使各类工程师能更快地工作。AI代理能比人类更快地呈现上下文、识别问题并推荐修复方案[19][20] * **Datadog for AI**：为客户的AI应用或代理提供可观测性。如果客户将LLM或代理投入生产应用，这些系统需要像其他关键应用一样被监控[20] * 公司拥有独特的数据优势：每天摄取数万亿数据点、数十亿条追踪记录、艾字节级的日志，且数据具有多样性[28] * 公司训练自己的小型专用模型（如时间序列模型Toto），与前沿大模型相比，在可观测性和安全领域能以低得多的成本实现更好的准确性[32][40] * 通过Bits AI代理（如SRE代理、安全分析代理、开发代理）推动自动化调查、修复和代码生成，目标是实现自主运维[33][91][97][99] * Bits AI SRE代理自发布以来，客户已运行超过10万次调查；仅在2024年1月，就有超过2,000名客户使用Bits AI进行调查[97] 安全业务进展 * 安全产品组合旨在打破传统上反应性安全与主动“左移”安全之间的孤岛[61] * 产品包括云SIEM、云安全态势管理、AI与数据安全、代码安全等[62] * 目前已有超过8,500家客户使用Datadog的安全产品，其中包括四分之一的财富500强公司，安全业务年度经常性收入已超过1亿美元[63] * 在百万美元级客户中，70%使用一款或多款Datadog安全产品，但安全支出仅占其Datadog总支出的2%，显示出巨大的钱包份额增长潜力[64] 研发投入与竞争优势 * 公司持续将约30%的收入投入研发，2025年研发投资超过10亿美元，年底拥有约4,000名工程师[12] * 公司认为其研发投入是最大同行公司的数倍[12] * 竞争优势源于：1) 对大量清洁、丰富数据的持续访问；2) 自建模型；3) 数据的多样性；4) 深厚的领域专业知识[38] * 平台本身是关键差异化因素，使公司能够快速创新、保持精简，并全面支持客户用例及其技术栈[57] 其他重要内容 客户案例与价值体现 * 一家美国大型保险公司在使用Datadog核心产品后，严重事件数量减少了10倍，每年节省约70人年的工作量，相当于1,100万美元，客户影响降低了20倍[90] * 一家全球性银行拥有5,000名工程师和1,500个应用，通过将一切整合到Datadog，实现了全球性影响，每天避免数百万美元的损失，并释放了高价值工程师的时间[68][69][70][71] * 一家快速发展的AI公司在一年内采用了16款Datadog产品，这对他们的业务成功至关重要[50] * 多家客户（如华盛顿邮报、Wawa、Mercado Libre、Porsche Informatik等）在视频证词中强调了Datadog在提供可见性、快速解决问题、降低成本、改善客户体验方面的关键作用[179][181][188][196][202] 财务与市场指标 * 公司整体年度经常性收入超过1亿美元的产品线包括：基础设施监控（16亿美元）、日志管理（>10亿美元）、APM+DEM套件（>10亿美元）[18] * 安全产品年度经常性收入已超过1亿美元[63] * Flex Logs产品年度经常性收入接近1亿美元，且增长迅速[52] * 云SIEM业务在5年内增长了18倍，且增长仍在加速[53] * 公司整体市场份额仍仅为中等十几百分比，增长空间巨大[26] 竞争与生态系统 * 公司对OpenTelemetry持开放和贡献态度，认为数据收集不是其差异化的核心，核心在于对数据的理解、处理与关联能力[174][176][177] * 在安全领域，公司认为其统一平台带来的优势是差异化关键，并看到现有市场中有很大的增长空间[123] * 对于AI编码助手（如Claude、GPT）的兴起，公司认为这是互补而非替代关系，Datadog的独特价值在于提供生产环境的实时上下文[149][150][155][156] 未来方向 * 公司认为实现自主运维是一个渐进的过程，需要技术演进与客户信任、文化演进相结合[136] * 已识别出需要加快发展的关键领域，包括功能标志与实验、数据可观测性等[133][134] * 随着AI编码的普及，软件交付的瓶颈将从编码转向评估变更和交付业务价值的能力，这正是Datadog发挥作用的地方[23][76]

研发与投资 - Datadog在2025年的研发投资超过10亿美元，预计到2025年底将拥有近4000名工程师[24][25] - Datadog的AI模型“Toto”训练使用超过1万亿个数据点，训练成本约为75万美元[65][67] - Datadog的产品数量预计从2020年的9个增长到2025年的25个[97] 收入与用户数据 - Datadog的非GAAP财务指标显示，2025年将实现显著的收入增长，具体数字未披露[26] - Datadog在2025年预计将每小时处理数万亿个事件，月活跃用户接近100万，客户数量达到32,700[97] - Datadog的安全客户中，70%的年经常性收入（ARR）超过100万美元的客户使用至少一个安全产品[140] 市场与产品发展 - 云支出持续快速增长，预计将占全球IT支出的比例不断上升[10] - AI市场预计将快速增长，Datadog在AI领域的投资将进一步推动其平台能力[16] - Datadog的数字体验监控（DEM）和应用性能监控（APM）在2025年12月的年经常性收入（ARR）将显著增长[46] 客户与使用情况 - 企业客户的月活跃用户数（MAUs）约为430，客户为一家拥有5000+全职员工的银行，使用Datadog近2年[162] - 使用APM和DEM的客户平均每个客户的ARR高于仅使用APM的客户[173] - Datadog支持多产品采用，客户在100万美元以上的年经常性收入（ARR）客户平均使用的产品数量高于总客户的平均水平[175] 效率与成果 - 问题检测时间从45分钟减少到8分钟以内，问题解决时间在1小时内[162] - 每天避免超过100万美元的收入损失，系统正常运行时间提高至99.95%[162] - 在“购买”按钮上的点击率提高了35%，避免了约1000万美元的商品交易总额（GMV）影响[162] 风险与战略 - 公司面临的风险包括依赖现有客户的续订和新客户的吸引能力[4] - Datadog的战略包括通过创新和市场执行来提升客户价值[5] - 在快速变化的市场环境中，需应对技术和客户需求的快速变化[4]

2025年第四季度业绩表现 - 第四季度营收达到9.5319亿美元，同比增长29%，超出市场一致预期4.22% [1] - 第四季度调整后每股收益为0.59美元，超出市场一致预期7.27% [1] - 当季录得创纪录的订单额16.3亿美元，同比增长37% [2] 2026年财务指引与增长预期 - 2026年第一季度营收指引为9.51亿至9.61亿美元，对应同比增长25%至26% [3] - 2026年全年营收指引为40.6亿至41.0亿美元，对应同比增长18%至20%，较2025年28%的全年增速显著放缓 [3] - 市场对2026年每股收益的一致预期为2.27美元，预计同比增长10.73% [4] - 公司预计2026年非GAAP营业利润为8.4亿至8.8亿美元，非GAAP每股收益为2.08至2.16美元 [5] - 公司预计资本支出和资本化软件将占营收的4%至5%，净利息及其他收入约为1.4亿美元 [5] - 公司全年模型假设，在保守估计其最大客户贡献的前提下，核心业务（排除最大客户）将至少增长20% [5] 运营效率与投资情况 - 第四季度非GAAP营业利润率约为23.4%，自由现金流为2.91亿美元 [6] - 尽管营收增长，公司全年净利润下降至1.0774亿美元 [6] - 公司在2025年推出了超过400项新功能和能力，包括Bits AI SRE Agent、存储管理、功能标志和数据可观测性等 [7] - 公司正将产品组合扩展至AI可观测性、云安全和服务管理等领域 [7] 竞争格局与市场表现 - 过去三个月，公司股价下跌31.5%，表现逊于Zacks计算机与技术板块2.2%的回报率，以及Zacks互联网软件行业7.1%的跌幅 [8][9] - 行业竞争加剧，IBM通过Instana扩展其可观测性套件，Dynatrace凭借AI驱动平台和政府业务构成竞争，思科则利用Splunk整合市场 [12] 估值水平 - 公司前瞻12个月市销率约为10.75倍，远高于行业平均的4.02倍 [13][15] - 公司的价值评分为F，强化了其估值偏高的判断 [13]

美股市场表现 - 美股三大指数震荡上涨，道指涨幅在200点到300点之间，再创历史新高，纳指和标普指数微涨 [1] - 道指盘中第三次连续刷新历史纪录，上周首次突破50000点大关 [1] - 高盛、美国运通等金融股延续涨势 [1] 软件与AI行业动态 - 软件板块上涨为大盘提供支撑，Datadog和ServiceNow分别反弹约14%和4%，Unity股价上涨5% [2] - AI应用软件股大涨，相关指数ETF大涨超2% [2] - 高盛集团CEO认为，上周因担心AI竞争而导致的软件股大跌可能被市场反应过度 [2] - 摩根大通策略师认为，软件股有望从历史性暴跌中反弹，因市场对AI短期内冲击软件行业的定价过于不现实 [3] Datadog公司业绩 - Datadog 2025财年收入为34.3亿美元，同比增长28% [2] - 2025财年运营现金流达10.5亿美元，自由现金流达9.15亿美元 [2] - 2025财年第四季度收入同比增长29%，达到9.53亿美元 [2] - 大型客户增长强劲，年度经常性收入超过100万美元的客户达到603家，较上年同期的462家增长31% [2] - 公司推出了Bits AI SRE Agent、存储管理、功能标志和数据可观测性产品，实现全面可用性 [2] 存储行业表现 - 存储概念板块表现不佳，西部数据跌超8%，闪迪跌超5% [5] 宏观经济数据 - 美国12月消费者支出持平，低于经济学家预期的环比增长0.4%，此前11月零售销售增长为0.6% [6] - 投资者正等待周三公布的重磅就业报告以及周五发布的消费者价格指数 [6] - 有经济学家预计，周三公布的1月非农就业人数将增加6.8万人，这将是四个月来最好表现，失业率预计维持在4.4% [7] - 就业数据将进行年度修订，预计会显示截至2025年3月的一年里，就业人数存在明显向下修正 [7]

美股市场整体表现 - 美股三大指数震荡上涨，道指涨幅在200点到300点之间，再创历史新高，纳指和标普指数微涨 [1] - 道指盘中第三次连续刷新历史纪录，并在上周首次突破50000点大关 [2] 行业板块表现 - 金融股延续涨势，高盛、美国运通等公司上涨 [2] - 软件板块为大盘提供主要支撑，Datadog、ServiceNow和Unity股价分别反弹约14%、4%和5% [3] - AI应用软件股大涨，相关指数ETF大涨超2% [4] - 存储概念板块表现不佳，西部数据跌超8%，闪迪跌超5% [7] 公司业绩与动态 (Datadog) - Datadog 2025财年收入为34.3亿美元，同比增长28% [3] - 2025财年运营现金流达10.5亿美元，自由现金流达9.15亿美元 [3] - 2025财年第四季度收入同比增长29%，达到9.53亿美元 [3] - 大型客户增长强劲，年度经常性收入超过100万美元的客户达到603家，较上年同期的462家增长31% [3] - 公司推出了Bits AI SRE Agent、存储管理、功能标志和数据可观测性产品，并实现全面可用性 [3] 机构观点与市场分析 - 高盛集团CEO认为，上周因担心人工智能竞争而导致的软件股大跌可能被市场反应过度 [4] - 摩根大通策略师认为软件股有望从历史性暴跌中反弹，因市场对AI短期内冲击软件行业的定价过于悲观，且考虑到仓位出清和基本面稳健，风险平衡正倾向于反弹 [5] 宏观经济数据 - 美国12月消费者支出环比持平，低于经济学家预期的增长0.4%，11月零售销售增长为0.6% [8] - 投资者正等待周三公布的重磅就业报告和周五发布的消费者价格指数 [8] - 有经济学家预计，周三公布的1月非农就业人数将增加6.8万人，失业率预计维持在4.4% [9] - 就业数据将进行年度修订，预计会显示截至2025年3月的一年里，就业人数存在明显向下修正 [9]

财务数据和关键指标变化 - **第四季度收入**为9.53亿美元，同比增长29%，环比增长8%，超出指引区间上限 [7][27] - **第四季度账单**为12.1亿美元，同比增长34% [29] - **剩余履约义务**为34.6亿美元，同比增长52%；当期剩余履约义务同比增长约40% [29] - **第四季度自由现金流**为2.91亿美元，自由现金流利润率为31% [7][31] - **第四季度毛利率**为81.4%，上一季度为81.2%，去年同期为81.7% [29] - **第四季度运营支出**同比增长29%，上一季度为32%，去年同期为30% [30] - **第四季度运营收入**为2.3亿美元，运营利润率为24%，上一季度为23%，去年同期为24% [30] - **客户数量**：截至第四季度末，客户总数约为32,700家，高于去年同期的约30,000家 [7] - **大客户数量**：截至第四季度末，年度经常性收入超过10万美元的客户约为4,310家，高于去年同期的约3,610家，这些客户贡献了约90%的年度经常性收入 [8] - **客户留存率**：过去12个月净收入留存率约为120%，与上一季度相似；过去12个月总收入留存率稳定在95%中高区间 [7][28] - **现金状况**：截至季度末，现金、现金等价物及有价证券总额为44.7亿美元 [30] 各条业务线数据和关键指标变化 - **三大核心支柱业务**：基础设施监控年度经常性收入超过16亿美元，日志管理年度经常性收入超过10亿美元，应用性能监控及数字体验管理套件年度经常性收入也超过10亿美元 [10] - **产品采用度**：平台战略持续获得市场认可，84%的客户使用2个或以上产品，55%的客户使用4个或以上产品，33%的客户使用6个或以上产品，18%的客户使用8个或以上产品，9%的客户使用10个或以上产品，均较去年同期有所提升 [8][9] - **应用性能监控增长**：核心应用性能监控产品同比增长加速至30%中段，是目前增长最快的核心支柱 [10] - **日志管理**：Flex Logs产品年度经常性收入已接近1亿美元 [10] - **人工智能产品**：约5,500名客户使用一项或多项Datadog人工智能集成来发送其机器学习、人工智能和大语言模型使用数据；超过1,000名客户正在使用人工智能可观测性产品，过去六个月品牌数量增长了10倍 [13][15] - **新产品进展**：Bits AI SRE代理在12月全面上市，超过2,000名试用和付费客户在过去一个月内进行了调查；Datadog MCP服务器处于预览阶段，第四季度工具调用次数较第三季度增长了11倍 [12] - **安全产品**：云安全信息和事件管理产品在大型企业中正积极取代现有的市场领先解决方案 [16] 各个市场数据和关键指标变化 - **财富500强渗透**：截至2025年12月，48%的财富500强公司是Datadog客户，但这些客户的Datadog年度经常性收入中位数仍低于50万美元，增长空间巨大 [9] - **人工智能原生客户**：约有650名人工智能原生客户，其中19名客户每年在Datadog上的支出超过100万美元；前20大人工智能原生公司中有14家是Datadog客户 [28] - **非人工智能原生客户增长**：排除人工智能原生客户群体后，广泛的客户基础收入增长在第四季度加速至23%同比增长，高于第三季度的20% [27] - **大额交易**：第四季度预订额创纪录地达到16.3亿美元，同比增长37%；签署了18笔总合同价值超过1000万美元的交易，其中两笔超过1亿美元，还包括一笔与领先人工智能模型公司的八位数新客户交易 [7][19] 公司战略和发展方向和行业竞争 - **长期增长动力**：数字化转型和云迁移仍是公司业务的长期结构性增长驱动力，公司继续扩展平台以端到端解决客户问题 [25] - **人工智能战略**：公司战略分为两部分：1) 人工智能赋能Datadog，即利用人工智能使平台更好用；2) Datadog赋能人工智能，即为客户的人工智能技术栈提供端到端的可观测性和安全性 [11][13] - **平台扩展与整合**：2025年发布了超过400项新功能，并达到了超过1000个集成的里程碑，帮助客户整合老旧工具，在近100笔交易中替代大型传统供应商，带来数千万美元的新收入 [11][15] - **竞争格局**：市场竞争态势未发生重大变化，公司继续从有规模的竞争对手那里夺取份额，近期的一些并购交易涉及的公司并非市场上的赢家，未改变竞争动态 [68] - **应对代理时代**：公司认为人工智能代理将加速开发和生产复杂性，从而增加对可观测性的需求，公司正在构建产品以满足人类用户界面和代理自动化的双重需求，例如通过MCP服务器向代理暴露功能 [38][39][42] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - **需求环境**：云迁移的持续势头带来了广泛的需求积极趋势，增长势头遍及业务、产品线和多样化的客户群 [5] - **2026年展望**：管理层对2026年感到更加兴奋，因为开始看到客户将人工智能应用加速融入其应用程序，并开始采纳公司的人工智能创新 [26] - **第一季度及2026财年指引**： - **第一季度收入**：预计在9.51亿至9.61亿美元之间，同比增长25%-26% [31] - **第一季度非公认会计准则运营收入**：预计在1.95亿至2.05亿美元之间，意味着运营利润率为21% [31] - **第一季度非公认会计准则每股收益**：预计在0.49至0.51美元之间 [31] - **2026财年收入**：预计在40.6亿至41亿美元之间，同比增长18%-20%，其中模型假设排除最大客户后的业务年内增长至少20% [32] - **2026财年非公认会计准则运营收入**：预计在8.4亿至8.8亿美元之间，意味着运营利润率为21% [32] - **2026财年非公认会计准则每股收益**：预计在2.08至2.16美元之间 [32] - **指引说明**：预计2026财年净利息和其他收入约为1.4亿美元，现金税约为3000万至4000万美元，继续应用21%的非公认会计准则税率，资本支出和资本化软件合计预计占收入的4%-5% [33] - **长期机会**：管理层认为许多大型企业仍处于云迁移的早期阶段，公司拥有巨大的增长机会 [9] 其他重要信息 - **产品创新**：2025年在多个领域推出新产品或增强功能，包括数据可观测性、存储管理、Kubernetes自动扩缩容、路径分析、无限制真实用户监控、代码安全、基础设施即代码安全、安全图谱、功能标志、内部开发者门户、OnCall等 [16][17][18] - **客户成功案例**：第四季度完成了多笔重要交易，涉及人工智能金融模型公司、欧洲数据公司、领先电子商务和数字支付平台、财富500强食品饮料零售商、领先医疗科技公司、拉丁美洲主要金融服务公司以及领先金融科技公司，这些交易普遍涉及工具整合、成本节约和效率提升 [19][20][21][22][23][24] - **投资者日**：公司宣布将于本周四在纽约举行下一次投资者日，分享服务客户、平台创新和通过人工智能提供更大价值的细节 [26] 总结问答环节所有的提问和回答 问题: 关于代理框架和部署的进步对可观测性类别的影响及公司如何适应 [37] - **回答**: 人工智能代理将加速开发，创造更多复杂性和应用，将更多价值从编写代码转移到验证、测试和确保生产环境安全及业务对齐，这正是可观测性的范畴，因此会加速可观测性需求并使其扩展到更多领域 [38][39][40] - **回答**: 工作流程将演变，自动化将增加，公司正在构建产品以满足人类用户界面和代理自动化的双重需求，例如通过MCP服务器向代理暴露功能 [41][42] 问题: 关于与大型人工智能模型公司的八位数交易，以及开源工具与商业化解决方案的争论 [45] - **回答**: 该情况与赢得其他客户类似，客户通常已有自制或开源工具，但公司能快速展示价值，工程师成本高且开发速度是关键制约因素，因此采用商业化解决方案通常更合理 [46][47] 问题: 关于大语言模型在异常检测等方面的长期能力与公司护城河的对比 [50] - **回答**: 大语言模型在分析海量数据方面会越来越好，公司的护城河在于两方面：1) 整合上下文数据并输入给智能引擎的能力；2) 未来需要嵌入式、实时、专业化的模型进行主动问题预防和解决，而不仅仅是事后分析，这需要嵌入数据平面，公司正致力于此 [51][52][54][55] - **补充**: 公司处理的数据是实时且数据量比通常输入大语言模型的数据大几个数量级，这是不同的问题 [56] 问题: 关于客户为人工智能可观测性支付更多费用时，如何确保其感受到价值 [57] - **回答**: 软件购买的核心是帮助客户赚钱或省钱，每当客户购买新产品，公司都需要证明其能带来成本节约或收入增长，将产品添加到公司平台通常比引入其他供应商成本更低 [58] 问题: 关于2026年指引中的保守程度、排除最大客户后的增长假设以及人工智能客户群的集中度 [61] - **回答**: 指引采用了与以往相同的方法，基于观察到的有机增长率、附加率和新增客户积累率并进行折现，排除最大客户后的核心业务增长假设高于整体指引增长率，但这并不意味着最大客户增长缓慢，而是对其采用了非常保守的假设，人工智能客户群约有650家，相当分散，没有特别的集中度 [62][63] 问题: 关于竞争格局以及大语言模型兴起是否影响份额变化 [67] - **回答**: 市场竞争没有特别变化，公司继续从有规模的竞争对手那里夺取份额，近期的一些并购交易未改变竞争动态，大语言模型兴起带来了新功能构建和客户服务的新方式，但人工智能可观测性市场仍处于早期，公司认为最终人工智能可观测性应与系统其他部分集成，公司在这方面处于有利地位 [68][69][70] 问题: 关于大型云服务提供商资本支出增长与公司人工智能可观测性收入增长的可预测性 [74] - **回答**: 将资本支出直接与人工智能可观测性收入挂钩过于简化，资本支出增长预示着未来应用、智能和系统复杂性将大幅增加，这对公司业务将有巨大帮助，但难以精确映射 [75][76] 问题: 关于在大型人工智能提供商中分散客户集中度的机会 [77] - **回答**: 公司的业务模式并非建立在依赖少数客户之上，对于人工智能领域的所有客户，不使用公司产品应该是不合理的，公司已在该领域取得巨大成功，并看到更多来自最大型人工智能实验室的客户兴趣，预计未来将推动更多业务 [78][80] 问题: 关于2026年毛利率预期以及内部使用人工智能实现运营支出协同效应 [84] - **回答**: 毛利率目标仍在±80%左右，公司会在效率机会和平台投资之间取得平衡，目前内部已在运营中使用人工智能，初步迹象显示提高了生产力和采用率，公司将继续评估其对成本结构的影响 [85][86] - **补充**: 短期内公司将继续大力投资研发，人工智能帮助公司更快地构建更多产品以解决客户问题 [86] 问题: 关于客户将可观测性内包的趋势是否发生变化 [89] - **回答**: 这种情况有时发生，但是少数，总体趋势是客户从自制转向使用公司产品并扩大使用范围，依赖公司解决越来越多的问题，出于经济或专注度考虑，内包对绝大多数公司来说没有意义，即使是拥有所有资源的大型云服务商内部团队有时也会选择使用公司产品以更直接地解决问题 [90][91][92] 问题: 关于销售团队的生产力曲线以及未来12-18个月的投资重点 [95] - **回答**: 对当前生产力感到满意，未来的主要驱动力仍然是扩大销售团队规模，因为公司在全球各个市场和细分领域的覆盖尚未达到所需规模，因此重点是在保持生产力的同时扩大规模，预计未来一年将继续扩大销售团队规模 [96][97] 问题: 关于核心应用性能监控产品增长加速的驱动因素 [100] - **回答**: 应用性能监控增长加速得益于多方面：1) 投资简化了部署流程；2) 在数字体验方面进行了差异化投资，推动了更广泛的应用性能监控套件采用；3) 加强了市场覆盖，获得了更多交易机会，公司在该市场仍有很大份额提升空间 [102][103][104] - **补充**: 许多胜利案例是公司在客户已有其他产品的基础上，进一步整合应用性能监控 [105] 问题: 关于大型人工智能原生客户是否显著稀释毛利率以及2026年利润率指引的考量 [106] - **回答**: 从加权平均来看，人工智能原生客户并未显著稀释毛利率，毛利率更多与客户规模相关，而非是否人工智能原生，公司拥有高度差异化、多元化的客户基础，折扣结构与以往相似，毛利率持续投资包括数据中心和平台开发，因此大致与过去几年情况一致，未受人工智能原生与否的显著影响 [106] 问题: 关于Bits AI产品的价值捕获和竞争格局 [114] - **回答**: 当前通过展示节省的时间来销售这些产品，从长达数小时的事后人工处理缩短到几分钟的自动诊断，价值主张清晰，长期来看，趋势将从事后诊断转向流式、实时、主动的问题预防和缓解，这需要处理海量实时数据并做出实时判断，这是公司的优势所在，也是对通用人工智能平台更具挑战性的领域 [115][116][117][119] 问题: 关于运营利润率框架和未来投资思路 [123] - **回答**: 公司的框架是基于相对保守的收入预期进行规划，因为如果收入超过目标，短期内难以进行增量投资，因此公司优先投资于收入增长，如果看到收入超出目标，再增加投资层，这反映了公司在平台、研发、人工智能和销售方面的持续投资，这些投资正在取得回报，历史上公司倾向于将部分超额收入转化为利润，然后再为下一阶段增长进行再投资 [124][125] 问题: 关于销售策略是否需要为人工智能客户群做出重大改变 [126] - **回答**: 公司将继续执行类似策略，即与客户合作证明长期价值，这体现在客户管理和客户成功工作中，今年的重点是能力增长，包括地域扩张、深化与客户的互动方式以及扩展渠道，与往年非常相似 [126]

核心观点 - 公司2025年第四季度及全年业绩表现强劲，收入同比增长分别达到29%和28%，并实现了强劲的经营现金流和自由现金流 [1][2][6] - 公司客户基础持续扩大，特别是高价值客户（年度经常性收入超过100万美元）数量同比增长31%，显示出强大的客户粘性和增长动力 [1][6] - 公司持续进行AI驱动的产品创新，发布了包括Bits AI SRE代理在内的多项新功能，旨在帮助客户优化云环境并解决复杂挑战 [1][2][5][6] - 管理层对2026年持乐观态度，给出了积极的收入和非GAAP盈利指引，并计划举办投资者日活动 [7][9][13] 第四季度2025财务表现 - **收入**：达到9.53亿美元，同比增长29% [1][6] - **盈利能力**： - GAAP营业利润为900万美元，GAAP营业利润率为1% [6] - 非GAAP营业利润为2.30亿美元，非GAAP营业利润率为24% [6] - GAAP摊薄后每股收益为0.13美元，非GAAP摊薄后每股收益为0.59美元 [6] - **现金流**：经营现金流为3.27亿美元，自由现金流为2.91亿美元 [6] - **财务状况**：截至2025年12月31日，现金、现金等价物及有价证券总额为44.7亿美元 [6] 2025财年财务表现 - **收入**：达到34.3亿美元，同比增长28% [2][6] - **盈利能力**： - GAAP营业亏损为4400万美元，GAAP营业利润率为-1% [6] - 非GAAP营业利润为7.68亿美元，非GAAP营业利润率为22% [6] - GAAP摊薄后每股收益为0.31美元，非GAAP摊薄后每股收益为2.05美元 [6] - **现金流**：经营现金流为10.50亿美元，自由现金流为9.15亿美元 [2][6] 客户与业务亮点 - **高价值客户增长**： - 年度经常性收入超过100万美元的客户达到603家，较去年同期的462家增长31% [1][6] - 年度经常性收入超过10万美元的客户约4,310家，较去年同期的3,610家增长19% [6] - **产品创新**： - 发布Bits AI SRE代理，利用AI自主调查警报，帮助工程师快速定位并解决事故根源 [5][6] - 推出存储管理功能，帮助团队减少云对象存储浪费，并通过异常检测和优化建议控制意外支出 [5][6] - 在2025年全年交付了超过400项新功能和能力 [2] - **战略合作**：扩大了与亚马逊云科技的战略合作，展示了在AI、可观测性和安全方面的新能力 [6] 2026年第一季度及全年业绩展望 - **第一季度2026展望**： - 收入预计在9.51亿美元至9.61亿美元之间 [13] - 非GAAP营业利润预计在1.95亿美元至2.05亿美元之间 [13] - 非GAAP每股收益预计在0.49美元至0.51美元之间（假设加权平均摊薄股数约为3.67亿股）[13] - **2026财年展望**： - 收入预计在40.6亿美元至41.0亿美元之间 [13] - 非GAAP营业利润预计在8.40亿美元至8.80亿美元之间 [13] - 非GAAP每股收益预计在2.08美元至2.16美元之间（假设加权平均摊薄股数约为3.72亿股）[13] 公司业务与近期事件 - **公司业务**：公司是面向云应用的AI驱动可观测性与安全平台，提供基础设施监控、应用性能监控、日志管理、用户体验监控、云安全等集成服务 [11] - **近期事件**： - 已于2026年2月10日美国东部时间上午8:00举行2025年第四季度及全年财报电话会议 [14] - 计划于2026年2月12日美国东部时间下午1:00在纽约市举行投资者日活动 [9][14]

文章核心观点 - 英伟达首席执行官黄仁勋认为市场对软件股的抛售反应过度 人工智能工具将与现有软件产品协同工作而非取代它们 当前部分软件股价格已具备吸引力 [1][2][5] 软件行业指数表现 - 标普北美科技软件指数已从高点下跌30% 进入熊市区域 该指数追踪111只软件股 [1] 市场担忧与CEO反驳 - 市场担忧源于Anthropic等公司推出的AI工具 这些工具可自动化软件开发及非技术工作流 引发AI将取代软件公司的恐慌 [4][5] - 英伟达CEO黄仁勋称此担忧毫无逻辑 认为公司将使用AI工具与现有软件协同完成工作 而非用AI重塑软件 [5] 具体软件公司投资机会分析 - **微软**：在Microsoft 365等产品中集成生成式AI助手 付费助手席位最近季度增长160% 日活跃用户增长十倍 股价从高点下跌27% 市盈率26倍 最近季度调整后收益增长24% [6] - **Datadog**：为大语言模型提供性能监控软件 并推出自动化事件调查的AI代理 股价从高点下跌47% 调整后市盈率53倍 尽管研发支出激进 最近季度调整后收益仍增长20% [7] - **AppLovin**：开发配备机器学习引擎Axon的广告技术软件 并通过自有调解平台数据训练Axon 股价从高点下跌52% 市盈率45倍 最近季度收益增长96% [8] - **Atlassian**：在其工作管理软件中集成生成式AI助手Rovo 帮助非技术团队和开发团队自动化任务 股价从高点下跌70% 市盈率22倍 最近季度调整后收益增长27% [9] - **HubSpot**：推出自动化销售、营销和客服工作的生成式AI工具 并率先将其平台与ChatGPT等三大AI工具连接 股价从高点下跌73% 市盈率25倍 最近季度调整后收益增长22% [9] 投资展望 - 软件股在未来几周或几个月可能继续下跌 但若以合理价格买入其收益五年后可能显著更高的公司股票 耐心的投资者有望获得良好回报 [10]

财务数据和关键指标变化 - 第二季度营收为8.27亿美元，同比增长28%，超出指引区间上限 [8] - 自由现金流为1.65亿美元，自由现金流利润率为20% [9] - 十二个月滚动净留存率约为120%，高于上一季度的高位110% [29] - 剩余履约义务(RPO)为24.3亿美元，同比增长35% [30] - 毛利率为80.9%，较上一季度的80.3%有所提升 [32] - 营业利润为1.64亿美元，营业利润率为20% [33] 各条业务线数据和关键指标变化 - 安全产品ARR超过1亿美元，同比增长40%以上 [11] - 83%的客户使用2个或以上产品，52%使用4个或以上产品，29%使用6个或以上产品，14%使用8个或以上产品 [10] - AI原生客户群体贡献了11%的季度营收，高于上一季度的8%和去年同期的4% [28] - AI原生客户贡献了10个百分点的同比增长，高于上一季度的6个百分点 [28] 各个市场数据和关键指标变化 - 客户总数达到31,400家，较去年同期的28,700家有所增长 [8] - 3,850家客户的ARR超过10万美元，较去年同期的3,390家有所增加 [9] - 企业客户定义为员工超过5,000人，中型市场为1,000-5,000人，SMB为少于1,000人 [29] - 国际市场的增长速度高于北美市场 [112] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司继续专注于云迁移和数字化转型的长期增长机会 [23] - AI被视为公司业务的长期顺风因素，预计将推动更多云平台使用 [23] - 公司发布了125多项新产品和功能，包括完全自主的AI代理 [12] - 公司连续第五年被Gartner评为可观测性平台领域的领导者 [17] - 竞争格局保持稳定，公司通过提供集成平台和创新保持优势 [123] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 整体需求环境保持稳定，云迁移和数字化转型步伐健康 [8] - AI原生客户群体增长迅速，但预计未来会有波动 [28] - 公司对长期增长机会保持乐观，并继续增加投资 [33] - 预计下半年毛利率将继续改善 [86] - 预计2025年全年营收在33.12-33.22亿美元之间，同比增长23-24% [36] 其他重要信息 - 公司举办了DASH用户大会，成本为1,300万美元 [34] - 外汇波动对季度业绩产生了600万美元的负面影响 [34] - 公司现金及等价物为39亿美元 [34] - 预计2025年资本支出和资本化软件合计占营收的4-5% [36] 问答环节所有的提问和回答 关于AI机会 - AI机会分为多个层次，包括基础设施层和应用层 [41][42] - AI原生客户目前是主要驱动力，但预计未来会扩展到更广泛的企业 [44] - AI代理产品如SRE代理、开发代理和安全代理获得积极反馈 [102] 关于销售团队 - 销售团队扩张计划执行顺利，新销售人员正在逐步提高生产力 [47] - 国际市场增长速度快于北美市场 [112] - 销售激励措施平衡了现有客户追加销售和新客户获取 [116] 关于财务指标 - AI原生客户的利润率与其他客户相似，取决于规模和条款 [82] - 毛利率改善主要来自云效率优化项目 [85] - 营业利润增长部分来自DASH会议和外汇影响的时机 [66] 关于产品发展 - FlexLogs在企业客户中获得良好反响 [95] - 安全产品达到1亿美元ARR里程碑，但仍有很大增长空间 [55] - TOTO时间序列预测模型表现优异，未来将整合到产品中 [64] 关于竞争 - 竞争格局保持稳定，公司通过集成平台和创新保持优势 [123] - 新进入者不断出现，但公司通过更广泛的产品覆盖取胜 [124]